Gemini Enterprise Agent Platform 提供全方位的工具套件，協助您大規模建構、訓練及管理機器學習 (ML) 模型。無論是使用 AutoML 快速建立高品質模型，還是透過 TensorFlow 和 PyTorch 等熱門架構建立自訂模型，Agent Platform 都能將整個機器學習生命週期投入運作。
資料準備
訓練模型前，您必須先準備資料。Agent Platform 提供代管資料集，可簡化這項程序。
代管資料集可讓您提供訓練模型用的來源資料。這些資料是 AutoML 的必要條件，自訂訓練則為選用。您可以為不同資料類型建立資料集，包括圖片和表格資料。
詳情請參閱「Gemini Enterprise Agent Platform 上建立受管理資料集總覽」。
模型訓練
Agent Platform 提供代管訓練服務，協助您大規模訓練模型。
您可以在 Google Cloud基礎架構上，根據任何機器學習框架執行訓練應用程式。Agent Platform 也整合支援 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 和 XGBoost 等熱門架構。
無伺服器訓練的主要優點包括：
- 全代管運算基礎架構：訓練模型時，不必佈建或管理伺服器。
- 高效能：最佳化訓練工作，可提供更快的效能。
- 分散式訓練：支援多節點分散式訓練，可縮短時間並降低成本。
- 超參數最佳化：自動找出模型的最佳值。
詳情請參閱無伺服器訓練總覽。
模型管理
訓練模型後，您可以在 Model Registry 中管理模型。
Model Registry 是中央存放區，可用於管理機器學習模型的生命週期。您可以追蹤模型版本、評估模型品質，以及部署模型來提供推論結果。
詳情請參閱「Model Registry 簡介」。